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• São ferramentas computacionais para resoluções de problemas complexos do mundo real, compostas de elementos simples de processamento densamente interconectados tendo por base o neurônio biológico.
• Aplicação, principalmente, nas áreas de Computação e Engenharia, como na identificação de sistemas, controle e classificação de dados.
• Um RNA, possui boa adequação no tratamento de dados não lineares e lineares, buscando-se boa precisão nos resultados e robustez, tanto relacionado aos ruídos quanto falha de hardware, adaptabilidade e generalização, que trata de sua utilização para dados ao qual não foi treinado.

Arquitetura

• Tem como elemento básico o neurônio artificial ou percepton, podendo este ser combinado com outros percepton dando origem a vários tipos de rede voltadas para diversas aplicações

Redes de Camada Única

• De forma geral, os RNA’s, estão dispostas em camadas, podendo ter cada camada uma quantidade N de neurônios. A rede de camada única, trata-se de uma arquitetura mais simples, onde a camada de entrada (fonte) é projetada para a camada de saída , por apenas um neurônio por saída

Redes com Múltiplas Camadas

• São as mais utilizadas e se caracterizam por possuírem uma camada de entrada, camadas intermediárias ou camadas ocultas e a camada de saída. As camadas ocultas passam a intermediar a informação entre a entrada e saída da rede, tornando-a mais capaz de extrair informações de ordem elevada.

Redes Recorrentes

• Tem por característica a existência de ao menos um laço de alimentação, ou seja, a saída anterior é utilizada como entrada, podendo ser constituida de uma ou mais camadas.